第19卷第11期 2011年11月
文章编号
1004-924X(2011)11-2782-09
光学精密工程
Optics and Precision Engineering
嵌入正交权值神经网络在摄像机内外
参数标定中的应用葛动元1.2，姚锡凡1*，向文江2
（1.华南理工大学机械与汽车工程学院，广东广州510640；
2.邵阳学院机械与能源工程系，湖南邵阳422004）
Vol. 19No. 11
Nov.2011
摘要：针对机器视觉在某些应用场合对摄像机内外参数的需要，提出了一种基于内嵌正交权值矩阵神经网络的摄像机标定方法。首先，使设计的神经网络的权值分别与摄像机的外参数和内参数相对应，即使得所设计的神经网络与摄像机的物理模型一致。正交权值矩阵的生成在送代中相当于遗传算法的上一次变异，系统的性能指标为由网络输出组成的失量与对应特征点投影于图像平面的齐次坐标差值2-范数的平方。同时引进混合遗传-模拟退火算法，使得系统在达到平衡状态时可根据神经网络的权值完成摄像机内外参数的标定。实验结果表明，该方法具有较好的鲁棒性，且标定精度高，算法简洁，是摄像机内外参数标定的有效解决方案。
关键调：机器视；摄像机标定；正交神经网络；遗传退火算法；哈明距离
中图分类号：TP391;TP183
文献标识码：A
doi:10.3788/OPE.20111911.2782
Applicationofneuralnetworkwithembeddedorthogonalweight tocalibrationof camera'sintrinsicandextrinsicparameters
GE Dong-yuan'-,YAO Xi-fan'',XIANG Wen-jiang
(l.Schoolof Mechanical and AutomotiveEngineering,SouthChinaUniversity of Technology,Guangzhou510640,China; 2.Departmentof Mechanical and
EnergyEngineering,ShaoyangUniversity,Shaoyang422004,China)
Correspondingauthor，E-mail;merfyao@scut,edu.cn
Abstract: According to the intrinsic and extrinsic parameters of a camera to be needed in some applica tions for machine vision, a method based on the neural network with embedded orthogonal weight ma-trix is proposed for camera calibration, Firstly, the neural network with the embedded orthogonal weight matrix is structured, whose weights are corresponding to the camera extrinsic parameters and intrinsic parameters. Thus, the structured neural network coincides with the model of camera. The generation of orthogonal weight matrix is served as the last mutation operator in the iteration of genet-ic algorithm, and the performance index is the square of 2-norm of the difference between vector con-
收稿日期：2010-09-13；修订日期：2010-11-18.
基金项目：国家自然科学基金资助项目(No.51175187)；国家863高技术研究发展计划资助项目（(No.2007AA04Z111)；
湖南省自然科学基金资助项目（No.09JJ6092)；湖南省教育厅资助科研项目（No.09B092)